Пентагон вложит $30 млн в подготовку военных киберспециалистов

Пентагон вложит $30 млн в подготовку военных киберспециалистов

Пентагон вложит $30 млн в подготовку военных киберспециалистов

Пентагон готов инвестировать десятки миллионов долларов в специальный центр, который займется подготовкой специалистов для проведения наступательных операций в киберпространстве. Таким образом, как полагают в Пентагоне, удастся расширить вопрос кибертренировок для американских военных.

Военно-воздушные силы США в этом месяце сообщили о работе над проектом CyberWorx, который хотят усилить постройкой новых сооружений для кибертренировок. На первую фазу проекта уже были выделены $30 миллионов.

Эта сумма пойдет на различные исследования в области кибербезопасности, а также на создание специального оборудования для проведения тренировок.

Как сообщает FifthDomain, Армия США планирует построить ряд зданий в Орландо, Флориде, Чарлстоне, Мэриленде и Форт-Уолтон-Бич.

Пентагон рассчитывает усилить возможности США по части противодействия различным киберугрозам, которые за последнее время стали наиболее актуальными.

Эти планы стали результатом стратегии администрации Трампа, которая поставила задачу — предпринимать более агрессивные действия по отношению к различным правительственным киберпреступникам.

Напомним, что оппонентам США на днях удалось взломать БТР Stryker Dragoon

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru